Análise Preditiva

primeiramente iremos pegar o nosso conjunto de dados já fatiado, para trabalhar com algumas colunas. Para realizar esta etapa precisaremos carregar algumas bibliotecas:

import pandas as pd
import re
import unidecode
import matplotlib as plt

Carregando o conjunto de dados

O Conjunto de dados pib_cidade.csv, está ne repositóri do github, porém foi retirado do Wikipedioa.

df_fatia = pd.read_csv('df_fatia.csv')
pib = pd.read_csv('pib_cidade.csv', sep = ';', encoding='latin1')

Na coluna ESCOLARIDADE iremos fazer algumas modificações. Primeiramente removemos em nosso conjunto de dados, todos os registros classificado como: Não identificado (6,43% do nosso conjunto de dados). Conforme podemos ver abaixo:

Na coluna NACIONALIDADE também removamos todos os registro que goram classificados como IGNORADOS (11,76% do nosso conjunto de dados). Conforme podemos ver abaixo:

Temos a coluna ESTUDANTE, em nosso conjunto de dados, com douas categoria ("S") significando que o candidato é estudante, ou ("N"), significando que o candidato não é estudante. Iremos criar uma coluna do mesmo tipo, porém numérica, como 1 para estudante e 0 para não estudante.

df['Estudante'] = None
df['Estudante'] = df['ESTUDANTE'].apply(lambda x: 1 if x == 'S' else 0)

Podemos observar a criação da nova coluna abaixo:

df_fatia[['ESTUDANTE','Estudante']].tail(3)

df_fatia['Estudante'].value_counts()

# 0     125131
# 1    12558
Name: Estudante, dtype: int 64

estudante = df_fatia['ESTUDANTE'].value_counts()
ax = estudante.plot(kind = 'barh', color = ['red','blue'], title = 'Quantidade de Cantidade Estudantes e \n Não Estudantes',
     xlabel = "Categoria")

O mesmof eito pela categoria Estudante feremos com as categorias: 'VEICULOS', 'DISP_VIAJAR', 'DISP_DORMIR_EMP', 'DISP_AUSENTAR_DOMIC' e 'ESCOLARIDADE'.

df_fatia['Veiculo'] = None
df_fatia['Veiculo'] = df_fatia['VEICULOS'].apply(lambda x: 1 if x == 'S' else 0)

df_fatia['Viajar'] = None
df_fatia['Viajar'] = df_fatia['DISP_VIAJAR'].apply(lambda x: 1 if x == 'S' else 0)

df_fatia['Dormir_local'] = None
df_fatia['Dormir_local'] = df_fatia['DISP_DORMIR_EMP'].apply(lambda x: 1 if x == 'S' else 0)

df_fatia['Ausentar_Domic'] = None
df_fatia['Ausentar_Domic'] = df_fatia['DISP_AUSENTAR_DOMIC'].apply(lambda x: 1 if x == 'S' else 0)

A análisde exploratória será demonstrado em outra página, esta página tem como propósito apenas demonstrar o préprocessamento de dados.

Depois categorizamos de 0 a 3, sendo respectivamente: analfabeto, ensino fundamental, ensino médico e superior e outras categorias.

Buscamos conhecer as cidades que fazem parte de cada região no Estado de Santa Catarina. Utilizamos o seguinte link.

reg = {'ararangua':'sul','armazem':'sul','balneario arroio do silva':'sul','balneario gaivota':'sul','balneario rincao':'sul','braco do norte':'sul','capivari de baixo':'sul','cocal do sul':'sul','criciuma':'sul','ermo':'sul','forquilhinha':'sul','garopaba':'sul','grao para':'sul','gravatal':'sul','icara':'sul','imarui':'sul','imbituba':'sul','jacinto machado':'sul','jaguaruna':'sul','laguna':'sul','lauro muller':'sul','maracaja':'sul','meleiro':'sul','morro da fumaca':'sul','morro grande':'sul','nova veneza':'sul','orleans':'sul','passo de torres':'sul','pedras grandes':'sul','pescaria brava':'sul','praia grande':'sul','rio fortuna':'sul','sangao':'sul','santa rosa de lima':'sul','santa rosa do sul':'sul','sao joao do sul':'sul','sao ludgero':'sul','sao martinho':'sul','sideropolis':'sul','sombrio':'sul','timbe do sul':'sul','treviso':'sul','treze de maio':'sul','tubarao':'sul','turvo':'sul','urussanga':'sul',
'aguas mornas':'grande florianópolis','alfredo wagner':'grande florianópolis','angelina':'grande florianópolis','anitapolis':'grande florianópolis','antonio carlos':'grande florianópolis','biguacu':'grande florianópolis','canelinha':'grande florianópolis','florianopolis':'grande florianópolis','governador celso ramos':'grande florianópolis','leoberto leal':'grande florianópolis','major gercino':'grande florianópolis','nova trento':'grande florianópolis','palhoca':'grande florianópolis','paulo lopes':'grande florianópolis','rancho queimado':'grande florianópolis','santo amaro da imperatriz':'grande florianópolis','sao bonifacio':'grande florianópolis','sao joao batista':'grande florianopolis','sao jose':'grande florianópolis','sao pedro de alcantara':'grande florianópolis','tijucas':'grande florianópolis',
'araquari':'norte','balneario barra do sul':'norte','bela vista do toldo':'norte','campo alegre':'norte','canoinhas':'norte','corupa':'norte','garuva':'norte','guaramirim':'norte','irineppolis':'norte','itaiopolis':'norte','itapoa':'norte','jaragua do sul':'norte','joinville':'norte','mafra':'norte','major vieira':'norte','massaranduba':'norte','monte castelo':'norte','papanduva':'norte','porto uniao':'norte','rio negrinho':'norte','santa terezinha':'norte','sao bento do sul':'norte','sao francisco do sul':'norte','schroeder':'norte','timbo grande':'norte','tres barras':'norte',
'abelardo luz': 'oeste','agua doce': 'oeste','aguas de chapeco': 'oeste','aguas frias': 'oeste','alto bela vista': 'oeste','anchieta': 'oeste','arabuta': 'oeste','arroio trinta': 'oeste','arvoredo': 'oeste','bandeirante': 'oeste','barra bonita': 'oeste','belmonte': 'oeste','bom jesus': 'oeste','bom jesus do oeste': 'oeste','cacador': 'oeste','caibi': 'oeste','calmon': 'oeste','campo ere': 'oeste','capinzal': 'oeste','catanduvas': 'oeste','caxambu do sul': 'oeste','chapeco': 'oeste','concordia': 'oeste','cordilheira alta': 'oeste','coronel freitas': 'oeste','coronel martins': 'oeste','cunha pora': 'oeste','cunhatai': 'oeste','descanso': 'oeste','dionisio cerqueira': 'oeste','entre rios': 'oeste','erval velho': 'oeste','faxinal dos guedes': 'oeste','flor do sertao': 'oeste','formosa do sul': 'oeste','fraiburgo': 'oeste','galvao': 'oeste','guaraciaba': 'oeste','guaruja do sul': 'oeste','guatambu': 'oeste',"herval d oeste": 'oeste','ibiam': 'oeste','ibicare': 'oeste','iomere': 'oeste','ipira': 'oeste','ipora do oeste': 'oeste','ipuacu': 'oeste','ipumirim': 'oeste','iraceminha': 'oeste','irani': 'oeste','irati': 'oeste','ita': 'oeste','itapiranga': 'oeste','jabora': 'oeste','jardinopolis': 'oeste','joacaba': 'oeste','jupia': 'oeste','lacerdopolis': 'oeste','lajeado grande': 'oeste','lebon regis': 'oeste','lindoia do sul': 'oeste','luzerna': 'oeste','macieira': 'oeste','maravilha': 'oeste','marema': 'oeste','matos costa': 'oeste','modelo': 'oeste','mondai': 'oeste','nova erechim': 'oeste','nova itaberaba': 'oeste','novo horizonte': 'oeste','ouro': 'oeste','ouro verde': 'oeste','paial': 'oeste','palma sola': 'oeste','palmitos': 'oeste','paraiso': 'oeste','passos maia': 'oeste','peritiba': 'oeste','pinhalzinho': 'oeste','pinheiro preto': 'oeste','piratuba': 'oeste','planalto alegre': 'oeste','ponte serrada': 'oeste','presidente castelo branco': 'oeste','princesa': 'oeste','quilombo': 'oeste','rio das antas': 'oeste','riqueza': 'oeste','romelandia': 'oeste','saltinho': 'oeste','salto veloso': 'oeste','santa helena': 'oeste','santa terezinha do progresso': 'oeste','santiago do sul': 'oeste','sao bernardino': 'oeste','sao carlos': 'oeste','sao domingos': 'oeste','sao joao do oeste': 'oeste','sao jose do cedro': 'oeste','sao lourenco do oeste': 'oeste','sao miguel da boa vista': 'oeste','sao miguel do oeste': 'oeste','saudades': 'oeste','seara': 'oeste','serra alta': 'oeste','sul brasil': 'oeste','tangara': 'oeste','tigrinhos': 'oeste','treze tilias': 'oeste','tunapolis': 'oeste','uniao do oeste': 'oeste','vargeao': 'oeste','vargem bonita': 'oeste','videira': 'oeste','xanxere': 'oeste','xavantina': 'oeste','xaxim': 'oeste',
'abdon batista' : 'serrtana','anita garibaldi' : 'serrtana','bocaina do sul' : 'serrtana','bom jardim da serra' : 'serrtana','bom retiro' : 'serrtana','brunopolis' : 'serrtana','campo belo do sul' : 'serrtana','campos novos' : 'serrtana','capao alto' : 'serrtana','celso ramos' : 'serrtana','cerro negro' : 'serrtana','correia pinto' : 'serrtana','curitibanos' : 'serrtana','frei rogerio' : 'serrtana','lages' : 'serrtana','monte carlo' : 'serrtana','otacilio costa' : 'serrtana','painel' : 'serrtana','palmeira' : 'serrtana','ponte alta' : 'serrtana','ponte alta do norte' : 'serrtana','rio rufino' : 'serrtana','santa cecilia' : 'serrtana','sao cristovao do sul' : 'serrtana','sao joaquim' : 'serrtana','sao jose do cerrito' : 'serrtana','urubici' : 'serrtana','urupema' : 'serrtana','vargem' : 'serrtana','zortea' : 'serrtana',
'agrolandia' : 'vale do iajaí','agronomica' : 'vale do iajaí','apiuna' : 'vale do iajaí','ascurra' : 'vale do iajaí','atalanta' : 'vale do iajaí','aurora' : 'vale do iajaí','balneario camboriu' : 'vale do iajaí','balneario picarras' : 'vale do iajaí','barra velha' : 'vale do iajaí','benedito novo' : 'vale do iajaí','blumenau' : 'vale do iajaí','bombinhas' : 'vale do iajaí','botuvera' : 'vale do iajaí','braco do trombudo' : 'vale do iajaí','brusque' : 'vale do iajaí','camboriu': 'vale do iajaí','chapadao do lageado' : 'vale do iajaí','dona emma' : 'vale do iajaí','doutor pedrinho' : 'vale do iajaí','gaspar' : 'vale do iajaí','guabiruba' : 'vale do iajaí','ibirama' : 'vale do iajaí','ilhota' : 'vale do iajaí','imbuia' : 'vale do iajaí','indaial' : 'vale do iajaí','itajai' : 'vale do iajaí','itapema' : 'vale do iajaí','ituporanga' : 'vale do iajaí','jose boiteux' : 'vale do iajaí','laurentino' : 'vale do iajaí','lontras' : 'vale do iajaí','luiz alves' : 'vale do iajaí','mirim doce' : 'vale do iajaí','navegantes' : 'vale do iajaí','penha' : 'vale do iajaí','petrolandia' : 'vale do iajaí','pomerode' : 'vale do iajaí','porto belo' : 'vale do iajaí','pouso redondo' : 'vale do iajaí','presidente getulio' : 'vale do iajaí','presidente nereu' : 'vale do iajaí','rio do campo' : 'vale do iajaí','rio do oeste' : 'vale do iajaí','rio do sul' : 'vale do iajaí','rio dos cedros' : 'vale do iajaí','rodeio' : 'vale do iajaí','salete' : 'vale do iajaí','sao joao do itaperiu' : 'vale do iajaí','taio' : 'vale do iajaí','timbo' : 'vale do iajaí','trombudo central' : 'vale do iajaí','vidal ramos' : 'vale do iajaí','vitor meireles' : 'vale do iajaí','witmarsum' : 'vale do iajaí',
'irineopolis':'Norte', 'presidente castello branco':'Oeste'      
							  }

df_fatia['Regiao'] = df_fatia['NOME_MUNICIPIO']
df_fatia['Regiao'] = df_fatia['Regiao'].str.lower()
df_fatia['Regiao'] = df_fatia['Regiao'].map(reg)
df_fatia['Regiao'] = df_fatia['Regiao'].map({'norte':'Norte',
      'sul':'Sul',
      'grande florianópolis':'Grande Florianópolis',
      'oeste':'Oeste',
      'serrtana': 'Serrana',
      'vale do iajaí': 'Vale do Iajaí'})

df_fatia['Regiao'][df_fatia['NOME_MUNICIPIO'] == 'IRINEOPOLIS'] = 'Norte'
df_fatia['Regiao'][df_fatia['NOME_MUNICIPIO'] == 'SAO JOAO BATISTA'] = 'Grande Florianópolis'
df_fatia['Regiao'][df_fatia['NOME_MUNICIPIO'] == 'PRESIDENTE CASTELLO BRANCO'] = 'Oeste'
df_fatia['Regiao'].value_counts())/df_fatia.shape[0]*100).round(2)

róximo enriquecimento de dados é acrescentar em nosso conjunto de dados o PIB por cidade, em nosso conjunto de dados. Utilizamos o Wikipédia, para coletar tais informações do ano de 2018. Também precisamos primeiramente fazer uma limpeza dos dados, pois ele veio com uma formatação não numérica.

print(pib.head())

for i in range(pib.shape[0]):
unidecode.unidecode(pib.loc[i,'PIB em 2018'])

Removendo os ponto e as virgulas.

pib['pib'] = pib['PIB em 2018'].str.replace(".","")
pib['pib'] = pib['pib'].str.replace(",","")

Removendo os unidecode.

pib['pib'] = pib['pib'].str.replace(u'\xa0', '')

Removendo os espaços vazios

pib['pib'] = pib['pib'].str.replace(" ","")

Criando a coluna Percentual.

pib["percentual"] = pib['pib'].astype(int) / pib['pib'].astype(int).sum()

Removendo a coluna PIB em 2018.

pib.drop(columns=['PIB em 2018'], inplace = True)

Criando a coluna Região, com os caracteris todos em minúsculo.

pib['Regiao'] = pib['Município'].str.lower()

Coprrigindo os nomes de todas as cidade do estado de santa Catarina.

pib['Regiao']  = pib['Regiao'].map({
'joinville' : 'joinville',
'itajaí' :  'itajai',
'florianópolis' :  'florianopolis',
'blumenau' :  'blumenau',
'são josé' :  'sao jose',
'chapecó' :  'chapeco',
'jaraguá do sul' :  'jaragua do sul',
'criciúma' :  'criciuma',
'brusque' :  'brusque',
'balneário camboriú' :  'balneario camboriu',
'palhoça' :  'palhoca',
...
'coronel martins' :  'coronel martins',
'matos costa' :  'matos costa',
'flor do sertão' :  'flor do sertao',
'cunhataí' :  'cunhatai',
'barra bonita' :  'barra bonita',
'irati' :  'irati',
'paial' :  'paial',
'são miguel da boa vista' :  'sao miguel da boa vista',
'jardinópolis' :  'jardinopolis',
'santiago do sul' :  'santiago do sul'})

pib['Cidade'] = pib['Regiao']

pib.head()

Criando o merge entra o grupo de dados pib e o grupo de dados df_fatia.

pib_merge = pib[['Cidade','pib','percentual']]

df_fatia['Cidade'] = df_fatia['NOME_MUNICIPIO'].str.lower()

df_merge_pib = df_fatia.merge(pib_merge,
on = 'Cidade',how='left')

pib.drop(columns =['Regiao'], inplace = True)

pib = pib.merge(df_fatia[['Cidade','Regiao']].drop_duplicates(),
on = 'Cidade',
how='left')

pib['pib'] = pib['pib'].astype(float)

pib_group = pib.groupby('Regiao')['pib','percentual'].sum()

pib_group['percentual'] = (pib_group['percentual']*100).round(2)

pib_group.rename(columns = {'percentual':'Per. (%)'}, inplace = True)

pib_group

Salvando os conjuntos de dados.

pib.to_csv('pib_cidade_limpo.csv', index = False)

pib_group.to_csv('pib_por_regiao.csv', index = False)

df_merge_pib.to_csv('df_merge_pib.csv', index = False)

Criar novos index e trazer a região para uma coluna

pib_group.reset_index(inplace = True)

Criar uma lista com a quantidade de cidade por região:

lista = [len(pib[pib['Regiao'] == 'Grande Florianópolis']['Cidade'].unique()),
   len(pib[pib['Regiao'] == 'Norte']['Cidade'].unique()),
   len(pib[pib['Regiao'] == 'Oeste']['Cidade'].unique()),
   len(pib[pib['Regiao'] == 'Serrana']['Cidade'].unique()),
   len(pib[pib['Regiao'] == 'Sul']['Cidade'].unique()),
   len(pib[pib['Regiao'] == 'Vale do Iajaí']['Cidade'].unique())]

cidade = pd.DataFrame({'Regiao': pib_group.Regiao,
        "n_cidade":lista})

cidade

pib_regiao = pib_group.merge(cidade)
pib_regiao

pib_regiao['Pib_medio_cidade'] = (pib_regiao['pib'] / pib_regiao['n_cidade']).round(2)
pib_regiao['Per. (%)'] = (pib_regiao['Per. (%)']*100).round(2)

pib_regiao.sort_values(by = ['pib'], ascending=False).reset_index(inplace = True)

Em nosso conjunto de dados possue uma coluna que chama Prestação Ela possuem diversas informações, que teremos que organizar para conseguir obter o de forma separada. primeiramente iremos fazer uma cópia do nosso conjunto de dados original e depois observar a primeira da coluna prestação:

prest = df_merge_pib.copy() 

prest.loc[0,'PRETENSOES']

# '724405-CALDEIREIRO (CHAPAS DE COBRE)(N,6,0,Indiferente)|724435-Funileiro industrial(N,99,0,Indiferente)|
731105-MONTADOR DE EQUIPAMENTOS ELETRONICOS (APARELHOS MEDICOS)(N,3,0,Comercial)
784205-Auxiliar de linha de produção(N,0,0,Indiferente)'

Necca coluna possuem pretenção de emprego, estágio ou não, trabalho informal, trabalho formal, e horário pretendido para trabalhar. Iremos agora obter todos este dados de forma separada

Iremos primeiramente pegar apenas as informaç~eos de Estágio, Experiencia formal, Esperiencia informal e horário. Precisamos criar uma espressão regular para obster eestras informações :(N,6,0,Indiferente).

padrao = re.compile('[N-S]?(,)[0-9]?[0-9]?[0-9]?[0-9]?(,)[0-9]?[0-9]?[0-9]?[0-9]?,(Indiferente)?(Comercial)?(Manhã)?(Tarde)?(Noite)?(Madrugada)?(Manhã/Tarde)?(Manhã/Noite)?(Manhã/Madrugada)?(Manhã/Tarde/Noite)?(Manhã/Tarde/Madrugada)?(Manhã/Noite/Madrugada)?(Manhã/Tarde/Noite/Madrugada)?(Tarde/Noite)?(Tarde/Madrugada)?(Tarde/Noite/Madrugada)?(Noite/Madrugada)?')
prest['info'] = None

Iremos remover as linhas que não possuem pretensão de cago, pois esta é a nossa principal coluna, precisamos apenas das colunas com informação

prest.dropna(subset =['PRETENSOES'], inplace = True)

prest.reset_index(inplace = True)
prest.drop(columns = ['index'], inplace = True)

inf = []
for i in range(prest.shape[0]):
   acrescenta = padrao.search(prest.loc[i,'PRETENSOES']).group()
   inf.append(acrescenta)

Vejamos como ficou a nossa lista com as primeiras 05 linhas:

['N,6,0,Indiferente',
'N,166,0,Indiferente',
'N,0,0,Indiferente',
'N,55,0,Indiferente',
'N,3,0,Indiferente']

Agora podemos criar uma coluna em nosso conjunto de dados com o nome info.

prest['info'] = inf

Agora podemos separar estar informações em 04 novas colunas

estagio, Experiencia_Formal, Experiencia_informal, Horario = [], [], [], []
for i in range(prest.shape[0]):
   inf = prest.loc[i,'info'].split(sep = ',')
   estagio.append(inf[0])
   Experiencia_Formal.append(inf[1])
   Experiencia_informal.append(inf[2])
   Horario.append(inf[3])

prest['Estagio'] = estagio
prest['Experiencia_Formal'] = Experiencia_Formal
prest['Experiencia_informal'] = Experiencia_informal
prest['Horario'] = Horario

E observar como ficou o nosso conjunto de dados com algumas colunas:

prest[['Nivel_esc','Regiao','Cidade','pib','percentual','info','Estagio','Experiencia_Formal','Experiencia_informal','Horario']].head()
								

Agora iremos criar um novo conjunto de dados, para obster todas as pretenções de cargo de cada cidadão. Primeiramente iremos rever o nosso conjunto de dados com todas as profissões cadastradas. Este informações foram coledas salario.com.br.

df_CBO.head()

# Ordenando o arquivo CBO
df_CBO.sort_values("CBO", inplace = True) 
print(df_CBO.shape)

# Elimando os registros duplicados em CBO, deixando apenas o primeiro de cada chave
df_CBO.drop_duplicates(subset ="CBO",keep = 'first', inplace = True)
df_CBO = df_CBO.reset_index(drop=True)
print(df_CBO.shape)

# (9334, 8)

# (2334, 8)

# Transformando as strings de Média Salarial e Salário Mediana em numérico (float)

def transforma_float(x):
   return float(x.replace('.','').replace(',','.'))

df_CBO['CBO'] = df_CBO['CBO'].map(str)
cbo_colunas = df_CBO.columns 
for i in range(3,8):
   df_CBO[cbo_colunas[i]] = df_CBO[cbo_colunas[i]].apply(lambda x: transforma_float(x))

df_CBO['CBO'].head()

0   111120
1   111220
2   111320
3   111405
4   111410
Name: CBO, dtype: object

padrao = re.compile('[0-9]{6}')

lista = []
def get_cbo(row):
       if type(row) == float and np.isnan(row):
              return []
       return re.findall(padrao, row)

lista.append(prest['PRETENSOES'].apply(get_cbo))

count = []

for i in range(len(lista[0])):
       count.append(len(lista[0][i]))

cbo_cid , cidadao = [], []

for num in range(len(lista[0])):
       for i in range(count[num]):
             cbo_cid.append(lista[0][num][i])
             cidadao.append(num)

df_cbo_cidadao = pd.DataFrame({'cbo': cbo_cid, 'id_cidadao' : cidadao})

df_cbo_cidadao = df_cbo_cidadao.merge(df_CBO,
             left_on = 'cbo',
             right_on = 'CBO')

df_cbo_cidadao.drop(columns =['CBO'], inplace = True)

Vamos observar o a terceira observação, ou cidadao. Ele teve 04 pretenção de emprego.

df_cbo_cidadao[df_cbo_cidadao['id_cidadao'] == 3]

df_cbo_cidadao.head()

df_cbo_cidadao.groupby('id_cidadao')[['Piso Salarial','Teto Salarial']].agg(['min','median','mean','max','std']).head()